Master de sciences et technologies mention : informatique



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Acronyme : superv

Spécialité : RES

3 ECTS

Niveau : 500

Semestre : S4

Titre : Supervision de réseaux

Responsable : Nicolas AUDET

Répartition hebdomadaire ou semestrielle


(30h00/4 jours)

Contenu

Le but de cette U.E. est double. Il s'agit tout d'abord de comprendre et de mettre en oeuvre une administration de réseau avec HP OpenView sous Unix ou W2000, et ensuite de savoir configurer et personnaliser une station d'administration HP OpenView sous Unix ou W2000.



Expérience du responsable dans le domaine de l’UE

Après une expérience d'un an d'avant-vente technique sur des produits de supervision, Nicolas AUDET s'est orienté vers un cursus plus technique. 3 SSII lui ont permis de travailler dans des environnements aussi variés que possible (banque, assurance, industrie, télécom, administration, armée, ...). Durant ces 7 années d'expérience dans le monde de la supervision et de la méthodologie, il a su développer un sens aigu de l'adaptation. Des projets de grandes envergures lui ont permis de renforcer sa démarche projet : dans le cadre de ces projets, les phases de transferts de compétences lui ont permis de valider ses acquis.



Réalisations du responsable dans le domaine de l’UE







Acronyme : tadti

Spécialité : IAD

3 ECTS

Niveau : 500

Semestre : S4

Titre : Techniques d'analyse de données et théorie de l'information

Responsable : Thierry ARTIERES

Répartition hebdomadaire ou semestrielle


(30h/7 semaines)

Contenu

Ce module a pour objectif de présenter un panorama de méthodes de l'analyse exploratoire de données en allant des bases du domaine à des méthodes très récentes. La présentation met en évidence les liens avec les méthodes de la reconnaissance des formes et de l'apprentissage vues dans d'autres cours. Le cours s’appuie sur la manipulation effective des principaux algorithmes pour des applications réelles sur diverses classes de données (numériques, sémantiques). Le projet donne lieu à un projet individuel.



Expérience du responsable dans le domaine de l’UE

Ce module est réalisé par Thierry Artières (http://www-connex.lip6.fr/users/artieres) et Massih Amini (http://www-connex.lip6.fr/users/amini). Thierry Artières et Massih Amini sont membres depuis une dizaine d'années de l'équipe connex de Patrick Gallinari (http://www-connex.lip6.fr/). Thierry Artières travaille depuis plus de 10 ans dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la reconnaissances des formes. Il travaille sur la reconnaissance de la parole et de l'écriture, sur la modélisation d'utilisateurs, sur l'analyse de flux migratoires avec des modèles du type réseaux de neurones, modèles Markoviens, champs de Markov conditionnels, machines à vecteurs support. Massih Amini travaille sur des problématiques de recherche et d'extraction d'informations ainsi que sur des techniques d'apprentissage supervisé et semi-supervisé.



Réalisations du responsable dans le domaine de l’UE





  • Une méthode générique pour la conception de moteurs de reconnaissance de symboles manuscrits en ligne, Traitement du Signal, Volume 22, n° 3, 2005, par Marukatat (Sanparith), Artières (Thierry) et Gallinari (Patrick).

  • Un système générique de reconnaissance de gestes ou symboles graphiques 2D. Une démo téléchargeable est disponible ici : http://www-connex.lip6.fr/~artieres/DEMOS/Symboles/index.html

  • Generalisation Error Bounds for Classifiers Trained with Interdependent Data, Advances in Neural Information Processing Systems,(NIPS'05), Usunier (Nicolas), Amini (Massih), Gallinari (Patrick).

  • Learning to Summarise XML Documents by Combining Content and Structure Features, ACM Fourteenth Conference on Information and Knowledge Management (CIKM'05), Amini (Massih), Tombros, Usunier (Nicolas), Lalmas (Mounia), Gallinari (Patrick).

  • Semi-Supervised Learning with Explicit Misclassification Modeling, IJCAI-03 Proceedings of the 18th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Amini (Massih), Gallinari (Patrick).




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